Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Daerah penelitian terletak di utara Delta Mahakam Kalimantan Timur dan termasuk ke dalam Cekungan Kutai. Penelitian dilakukan terhadap Interval “J” Lapangan “X” Formasi Pulaubalang Cekungan Kutai yang tersusun atas perselingan batupasir, batulempung, dan batubara. Formasi ini umumnya diendapkan pada lingkungan pengendapan delta dan merupakan salah satu interval penghasil hidrokarbon di Cekungan Kutai.Studi ini dilakukan dengan pendekatan litofasies, elektrofasies, fasies pengendapan, dan petrofisika untuk mengetahui karakteristik reservoir untuk setiap fasies pengendapan. Data yang digunakan diperoleh dari 5 sumur yang meliputi data mudlog, batuan inti, dan log sumur.Dari hasil penelitian, terdapat empat litofasies pada interval “J” yaitu litofasies batupasir blocky, litofasies batulempung, litofasies perselingan batulempung, batupasir dan batubara, serta litofasies batulempung sisipan batupasir dan batubara. Berdasarkan data wireline log, karakteristik elektrofasies terdiri atas cylindrical/blocky, funnel, bell, and serrated. Lingkungan pengendapan batuan Interval “X” berkisar dari daerah distributary channel hingga delta front pada lingkungan transisi delta. Litofasies batupasir blocky diendapkan pada lingkungan distributary channel, litofasies batulempung diendapkan pada lingkungan floodplain, litofasies perselingan batulempung, batupasir dan batubara diendapkan pada lingkungan floodplain-crevasse splay, dan litofasies batulempung sisipan batupasir dan batubara diendapkan pada lingkungan floodplain-crevasse splay.Berdasarkan kombinasi litofasies dan elektrofasies, sebaran fasies pengendapan dapat dikelompokkan menjadi lima fasies pengendapan yaitu Fasies Channel, Crevasse Splay, Delta Front, Point Bar, dan Flood Plain. Dari analisis petrofisika, diketahui Fasies Channel adalah batuan yang paling baik berperan sebagai reservoir dengan volume serpih rata-rata 40.06%, porositas efektif 7,81% dan saturasi air 80,34%, sementara fasies floodplain memiliki rata-rata volume serpih 89,13%, porositas efektif 0,93% dan saturasi air 96,15%, fasies ini lebih cocok berperan sebagai seal rock melihat tingginya nilai volume serpih dan rendahnya nilai porositas efektifnya.

---

Study area located at northern Mahakam Delta East Kalimantan and belongs to Kutai Basin. The study conducted for Interval “J,” Field “X” Pulaubalang Formation, Kutai Basin which composed of sandstone, claystone, and coal intercalation. This formation is mostly deposited in deltaic environment and is one of the most prolific hydrocarbon intervals in Kutai Basin.

This study was conducted with lithofacies, electrofacies, depositional facies, and petrophysical approach to find out the reservoir properties for each depositional facies. The data used obtained from 5 wells i.e. mudlog data, core, and well log.

From the results of the study, there are four lithofacies in the “J” interval: blocky sandstone lithofacies, claystone lithofacies, claystone-sandstone-coal intercalation lithofacies, claystone with sandstone-coal stringer lithofacies. Based on wireline log data, electrofacies characteristics consist of cylindrical/blocky, funnel, bell, and serrated. The depositional environment ranges from distributary channel to delta front in deltaic environments. Blocky sandstone lithofacies deposited in distributary channel, claystone lithofacies deposited in floodplain, claystone-sandstone-coal intercalation lithofacies deposited in floodplain-crevasse splay, dan claystone with sandstone-coal stringer lithofacies deposited in floodplain-crevasse splay environment.

Based on combination of lithofacies and electrofacies, depositional facies can be grouped into five depositional facies: Fasies Channel, Crevasse Splay, Delta Front, Point Bar, dan Flood Plain. From petrophysical analysis, channel facies is the best reservoir rock with average volume of shale 40.06%, effective porosity 7,81% and water saturation 80,34%. Floodplain facies have average volume of shale 89,13%, effective porosity 0,93% dan water saturation 96,15%, this facies is more suitable as seal rock with the high shale content dan low effective porosity."

"Lapangan “R” merupakan lapangan pengembangan yang berada di Cekungan Sunda. Formasi Baturaja merupakan salah satu reservoir utama di Cekungan Sunda yang memiliki fasies karbonat tebal dan mampu menyimpan hidrokarbon. Oleh karena itu, penelitian untuk mengkarakterisasi reservoir pada Formasi Baturaja dilakukan. Salah satu metode terbaik yang digunakan adalah seismik inversi impedansi akustik. Metode seismik inversi impedansi akustik lebih efektif digunakan daripada metode seismik konvensional karena dapat menunjukan interpretasi struktur, stratigrafi, litologi dan distribusi fluida dengan resolusi yang lebih baik dan akurat. Berdasarkan analisis kualitatif data sumur dan crossplot, litologi yang mengisi Formasi Baturaja adalah karbonat (limestone dan limestone-dolomit), shale, dan shale karbonat. Pada penelitian ini, pemodelan inversi impedansi akustik menggunakan tiga metode, yaitu model based, bandlimited, dan linear programming sparse spike. Berdasarkan hasil penelitian pada Lapangan “R”, didapatkan estimasi nilai impedansi akustik karbonat yaitu berkisar 8500- 13.000 (m/s)(g/cc), shale <6000(m/s)(g/cc) dan overlap antara shale dan karbonat dengan rentang nilai 6000-8500(m/s)(g/cc). reservoir karbonat yang diperkirakan memiliki porositas yang cukup dan berasosiasi dengan hidrokarbon diidentifikasi dengan nilai log NPHI antara 0.2 – 0.38 v/v.

---

The “R” field is a development field located in the Sunda Basin. The Baturaja Formation is one of the reservoir prospect in the Sunda Basin which has thick carbonate facies and is capable of storing hydrocarbons. Therefore, research to characterize of the reservoir in the Baturaja Formation was carried out. One of the best methods used is acoustic impedance seismic inversion. Acoustic impedance seismic inversion method is more effective than conventional seismic methods because it can show better resolution and more accurate interpretation of structure, stratigraphy, lithology and fluid distribution. Based on qualitative analysis of well data and crossplot, the lithology of Baturaja Formation is carbonate (limestone and limestone-dolomit), shale, and shale carbonate. In this study, acoustic impedance inversion modeling uses three methods which are model based, bandlimited, and linear programming sparse spike. Based on the research results in Field R, the estimated carbonate acoustic impedance values are around 8500-13,000 (m/s)(g/cc), shale <6000(m/s)(g/cc) and overlap between shale and carbonate with a range value 6000-8500(m/s)(g/cc). Reservoir carbonates which are estimated to have sufficient porosity and associated with hydrocarbons were identified with log NPHI values between 0.2 – 0.38 v/v."

"Mineral lempung merupakan filosilikat aluminium hidrat yang berdasarkan struktur kristalnya dibagi menjadi 4 kelompok utama, yaitu kaolinit, smektit, illit, dan klorit. Masing-masing kelompok mineral ini memiliki properti fisika & kimia tertentu yang berpotensi mempengaruhi kegiatan eksplorasi & eksploitasi minyak & gas bumi, seperti potensi penyempitan lubang bor, pelebaran lubang bor, dan lainnya. Untuk menghindari potensi-potensi tersebut, penelitian ini dilakukan pada Lapangan X di Cekungan Kutai dengan memetakan distribusi dari mineral lempung. Metode yang digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah analisis petrofisika dan pemodelan 2D. Dari penelitian ini diketahui bahwa mineral lempung yang ditemukan pada daerah penelitian adalah kaolinit, illit, klorit, & smektit. Dengan mineral kaolinit dan illit ditemukan mendominasi. Kaolinit mendominasi pada kedalaman relatif dangkal (741.5-4032 feet kedalaman vertikal sesungguhnya), sementara illit mendominasi pada kedalaman relatif lebih dalam (4032-6626.3 feet kedalaman vertikal sesungguhnya). Selain itu, ditemukan juga terjadi pengurangan volume kaolinit dan penambahan volume illit seiring bertambahnya kedalaman. Diinterpretasi bahwa keberadaan mineral lempung ini dipengaruhi oleh ketersediaan mineral induk, temperatur, air pori, & lingkungan pengendapan. Dan, distribusinya dipengaruhi oleh batas sekuen & sesar-sesar.

---

Clay minerals are hydrous alumina phyllosilicates which based on their crystal structure divided into 4 major groups, that is kaolinite, smectite, illite, and chlorite. Each of these mineral groups has certain physical & chemical properties that have the potential to affect oil & gas exploration & exploitation activities, such as the potential of hole closure, hole enlargement, etc. To avoid this potentials, this research was conducted at Field X in the Kutai Basin by mapping the distribution of clay minerals. The methods used to achieve these goals are petrophysical analysis and 2D modeling. From this research it is known that the clay minerals found in the study area are kaolinite, illite, chlorite, and smectite. With the minerals kaolinite and illite found to dominate. Kaolinite dominates at relatively shallow depths (741.5-4032 feet true vertical depth), while illite dominates at relatively deeper depths (4032-6626.3 feet true vertical depth). In addition, it was also found that there was a decrease in the volume of kaolinite and an increase in the volume of illite with increasing depth. It is interpreted that the presence of this clay mineral is influenced by the availability of parent minerals, temperature, pore water, and the depositional environment. And, the distribution of these minerals is influenced by sequence boundary and faults."

"Indonesia merupakan negara terbesar kedua dalam eksportir batubara dengan produksi rata-rata 600 juta ton per tahun. Tingginya produksi batubara menyebabkan cadangan batubara di Indonesia mengalami penurunan sehingga diperlukan kegiatan eksplorasi guna mendapatkan cadangan batubara yang baru agar kebutuhan akan energi batubara tetap terpenuhi. Penelitian dilakukan pada Formasi Pamaluan, Formasi Palaubalang dan Formasi Balikpapan, Cekungan Kutai, Kalimantan Timur dengan Formasi Pulaubalang dan Formasi Balikpapan sebagai formasi pembawa batubara. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kondisi geologi bawah permukaan melalui pemodelan geologi secara 2D & 3D berdasarkan hasil korelasi di setiap data bor serta mengestimasi sumber daya batubara dengan melihat kompleksitas kondisi geologi. Metode yang digunakan berupa metode poligon circular untuk estimasi sumber daya batubara, metode FEM (Finite Element Method) untuk pemodelan lapisan batubara, serta metode IDW (Inverse Distance Weighting) untuk pemodelan kualitas. Pemodelan batubara menghasilkan lapisan yang berbentuk lipatan sinklin. Terdapat 8 seam utama yaitu S18, S19, S20, S22, S24, S25, S26, dan S30, dimana masing-masing dari seam tersebut mengalami splitting (percabangan) sehingga total seam keseluruhan yaitu 17 seam. Kompleksitas kondisi geologi daerah penelitian masuk ke dalam kategori moderat dengan kualitas batubara tergolong ke dalam peringkat Sub Bituminus A. Estimasi sumber daya batubara dilakukan pada 4 seam yaitu S20, S20L, S26 dan S26L. Total estimasi sumber daya terukur sebesar 3,4 juta ton, sumber daya tertunjuk sebesar 5,4 juta ton, serta estimasi tereka sebesar 6,1 juta ton.

---

Indonesia is the second largest coal exporter country with an average production of 600 million tons per year. High coal production causes coal reserves in Indonesia to decline, so exploration activities are needed to obtain new coal reserves so that the need for coal energy remains met. Research was carried out on the Pamaluan Formation, Palaubalang Formation and Balikpapan Formation, Kutai Basin, East Kalimantan with the Pulaubalang Formation and Balikpapan Formation as coal-bearing formations. This research aims to look at subsurface geological conditions through 2D & 3D geological modeling based on correlation results in each drill data and estimate coal resources by looking at the complexity of geological conditions. The methods used are the circular polygon method for estimating coal resources, FEM (Finite Element Method) method for modeling coal seams, and the IDW (Inverse Distance Weighting) method for quality modeling. Coal modeling produces layers in the form of synclinal folds. There are 8 main seams, namely S18, S19, S20, S22, S24, S25, S26, and S30, where each of these seams experiences splitting so that the total seam is 17 seams. The complexity of the geological conditions of the research area falls into the moderate category with coal quality classified as Sub Bituminous A. Coal resource estimation was carried out on 4 seams, namely S20, S20L, S26 and S26L. The total estimated measured resources are 3.4 million tons, the indicated resources are 5.4 million tons, and the inferred estimate is 6.1 million tons."

"ABSTRAKCekungan Kutai terletak di Kalimantan Timur di mana formasi yang telah terbukti menjadi reservoir minyak adalah Formasi Balikpapan. Formasi Balikpapan adalahdiendapkan di lingkungan delta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan batu pasir reservoir Formasi Balikpapan berdasarkan karakter geologi mikroskopis untuk memperkirakan kualitas reservoir berdasarkan porositas, interkoneksi pori-pori, dan diagenesis proses menggunakan petrografi bagian tipis, difraksi sinar-X (XRD), dan pemindaian metode mikroskop elektron (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Formasi Balikpapan adalah didominasi oleh batupasir sublitharenite. Proses diagenesis batupasir termasuk pemadatan, sementasi, penggantian, dan pembubaran. Dari total 15 sampel yang memiliki 4 zona kedalaman berbeda, batupasir dapat dikelompokkan menjadi 3 batuan reservoirkelompok.

---

ABSTRACTThe Kutai Basin is located in East Kalimantan where the formation that has proven to be an oil reservoir is the Balikpapan Formation. Balikpapan Formation is deposited in a delta environment. The purpose of this study is to classify the Balikpapan Formation reservoir sandstone based on microscopic geological character forestimate reservoir quality based on porosity, pore interconnection, and process diagenesis using thin section petrography, X-ray diffraction (XRD), and scanning electron microscopy (SEM) methods. The results showed that the Balikpapan Formation was dominated by sublitharenite sandstones. The processes of sandstone diagenesis include compaction, cementation, replacement, and dissolution. From a total of 15 samples which has 4 different depth zones, sandstones can be grouped into 3 reservoir rocks group."

"Lapangan ‘B’ merupakan lapangan prospek hidrokarbon yang berlokasi di offshorecekungan Kutai, Kalimantan Timur. Untuk mengetahui karakterisasi reservoir lapangan‘B’, dilakukan pemodelan porositas dan saturasi air menggunakan inversi AI, multiatributseismik dan probabilistic neural network. Penelitian ini menggunakan data seismik 3DPSTM dan data sumur (AND-1, AND-2, AND-3 dan AND-4). Pada data seismik dan datasumur dilakukan inversi AI untuk mengetahui sifat litologi area penelitian. Kemudian,hasil AI ditransformasikan untuk mendapatkan model porositas. Metode multiatributseismik menggunakan beberapa atribut untuk memprediksi model porositas dan saturasiair. Setelah itu, diaplikasikan sifat non-linear dari probabilistic neural network sehinggamenghasilkan model porositas dan saturasi air hasil probabilistic neural network (PNN).Model porositas dan saturasi air transformasi AI, multiatribut seismik dan PNN divalidasidengan nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk mengetahui apakah modelporositas dan saturasi air tersebut merepresentatifkan nilai data sumur. Validasi dilakukanpada sumur AND-1 dan AND-2. Nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk AND-1 adalah 25.3 – 35.9% dan 45 – 60%, dan nilai porositas dan saturasi air AND-2 adalah11 – 35% dan 15 – 82%. Nilai porositas AND-1 hasil transformasi AI sekitar 16 – 67%,multiatribut seismik sekitar 11.5 – 27% dan PNN sekitar 11.5 – 27%. Nilai saturasi airAND-1 hasil multiatribut seismik sekitar 4 – 63% dan PNN sekitar 18 – 63%. Nilaiporositas AND-2 hasil transformasi AI sekitar 52 – 72%, multiatribut seismik sekitar 11– 21.5% dan PNN sekitar 11 – 21.5%. Nilai saturasi air AND-2 hasil multiatribut seismiksekitar 63 – 85% dan PNN sekitar 63 – 85%. Kemudian, metode multiatribut seismik danPNN didapatkan nilai korelasi antara parameter target dengan parameter prediksi. Modelporositas multiatribut seismik memiliki korelasi 0.840836 dan PNN memiliki korelasi0.936868. Model saturasi air multiatribut seismik memiliki korelasi 0.915254 dan PNNmemiliki korelasi 0.994566. Model porositas transformasi AI memiliki rentang yanglebih tinggi dibandingkan dengan data sumur. Model porositas dan saturasi air metodePNN memiliki rentang nilai yang cukup dekat dengan data sumur dan memiliki korelasiyang lebih tinggi dibandingkan dengan metode multiatribut seismik. Oleh sebab itu,model porositas dan saturasi air metode PNN merupakan model prediksi terbaik.Berdasarkan model PNN, reservoir zona target lapangan ‘B’ memiliki nilai impedansiakustik 25384 – 26133 ((ft/s)*(g/cc)), porositas sekitar 15 – 27% dan nilai saturasi airsekitar 11 – 63%.

---

The 'B' field is a hydrocarbon prospect field located in the offshore Kutai Basin, East

Kalimantan. To determine the characterization of the ‘B’ field reservoir, porosity and

water saturation modeling was carried out using AI inversion, seismic multiattribute and

probabilistic neural network. This study uses 3D PSTM seismic data and wells data

(AND-1, AND-2, AND-3 and AND-4). In seismic data and wells data, AI inversion was

carried out to determine the lithological characteristics of the research area. Then, the AI

results were transformed to obtain a porosity model. The seismic multiattribute method

uses several attributes to predict the porosity and water saturation model. After that, the

non-linear properties of the probabilistic neural network were applied to produce the

porosity and water saturation model of the probabilistic neural network (PNN). The

porosity and water saturation model of AI transformation, seismic multiattribute and PNN

were validated with the porosity and water saturation values of the wells data to determine

whether the porosity and water saturation models represent the wells data values.

Validation was carried out on AND-1 and AND-2 wells. The porosity and water

saturation value of the well data for AND-1 around 25.3 - 35.9% and 45 - 60%, and the

porosity and water saturation value of AND-2 around 11 - 35% and 15 - 82%. The

porosity value of AND-1 as a result of AI transformation is around 16 - 67%, the seismic

multiattribute about 11.5 - 27% and the PNN about 11.5 - 27%. The water saturation value

of AND-1 resulted from seismic multiattribute around 4 - 63% and PNN around 18 - 63%.

The porosity value of AND-2 transformed by AI around 52 - 72%, the seismic

multiattribute around 11 - 21.5% and the PNN around 11 - 21.5%. The water saturation

value of AND-2 result from the seismic multiattribute around 63 - 85% and PNN around

63 - 85%. Then, the multiattribute seismic and PNN methods obtained the correlation

value between the target parameter and the predicted parameter. The seismic

multiattribute porosity model has a correlation of 0.840836 and PNN has a correlation of

0.936868. The multiattribute seismic water saturation model has a correlation of 0.915254

and PNN has a correlation of 0.994566. The AI transformation porosity model has a

higher range than the wells data. The PNN method of porosity and water saturation model

has a fairly close range of values to wells data and has a higher correlation than the

multiattribute seismic method. Therefore, the porosity and water saturation model of the

PNN method is the best prediction model. Based on the PNN model, the field target zone

reservoir 'B' has an acoustic impedance value about 25384 – 26133 ((ft/s) * (g/cc)), a

porosity of 15 - 27% and a water saturation of 11 - 63%."

"Volume properti batuan dari lapangan ‘Y’ pada Cekungan Kutai, Kalimantan Timur telah diprediksi untuk mengkarakterisasi daerah yang berpotensi menjadi reservoir hidrokarbon. Prediksi ini menggunakan metode neural network berdasarkan data masukan yang berupa volume atribut instantaneous amplitude, instantaneous phase, dan instantaneous frequency serta inversi impedansi akustik. Volume properti yang berhasil diprediksi oleh neural network yaitu volume densitas, kecepatan gelombang P, dan porositas efeketif. Satu properti tambahan yaitu kecepatan gelombang S merupakan estimasi dari persamaan Castagna. Berdasarkan volume properti tersebut, didapatkan daerah yang berpotensi menjadi daerah reservoir dengan indikasi fluida hidrokarbon berupa gas yaitu pada horizon slice pada horizon yang berumur Miosen Akhir dengan nilai densitas sebesar 2.1 – 2.25 gr/cc, kecepatan gelombang P berkisar antara 1800 – 2500 m/s, kecepatan gelombang S sekitar 750 -1000 m/s, dan porositas efektif berkisar antara 10 – 15 %.

---

The rock property volumes from the 'Y' field in the Kutai Basin, East Kalimantan has been predicted to characterize area that has the potential to become hydrocarbon reservoir. This prediction uses a neural network method based on input data in the form of instantaneous amplitude, instantaneous phase, instantaneous frequency, and acoustic impedance inversion volumes. The volume of properties that are successfully predicted by the neural network is density, P-wave velocity, and effective porosity. One additional property that is the S-wave velocity is an estimation from Castagna equation. Based on those properties, the area has the potential to be a reservoir area with an indication of hydrocarbon fluid in the form of gas, which is at Late Miocene horizon slice with value of density ranges from 2.1 – 2.25 gr/cc, P wave velocity ranges from 1800 - 2500 m/s, wave velocity S ranges from 750 -1000 m/s, and effective porosity ranges from 10 – 15 %.

"

"Lapangan Delta di Mahakam cekungan lower Kutai yang sekarang dioperasikan oleh Chevron Indonesia Company telah berproduksi sejak tahun 1975. Produksi dari lapangan ini mencapai puncak produksi sebesar 31 MBO pada tahun 1991, kontribusi terbesar dari produksi tersebut berasal dari zona low resistivity. Berdasarkan data log, zona yang menghasilkan hidrokarbon biasanya terdapat pada zona yang menunjukkan nilai resistivitas yang tinggi, tetapi pada lapangan Delta yang menjadi area penelitian ini sebagian besar produksi didominasi dari zona yang mempunyai nilai resistivitas yang rendah. Berdasarkan hasil analisa menunjukkan bahwa nilai tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya keberadaan mineral pyrite (Fes2), dominasi persentase volume clay dan ketebalan pay zone, dan nilai salinitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan zona hidrokarbon yang mempunyai nilai resistivitas yang lebih tinggi pada lapangan ini. Persentase nilai pyrite yang terdapat pada zona low resisivity ini hanya sebesar 1.2% - 3% dari volume batuan, tetapi nilai tersebut sudah bisa menurunkan nilai resistivitas sebesar 65% lebih rendah dibandingkan dengan zona hidrokarbon yang mempunyai nilai resistivitas yang tinggi pada formasi Deltaic dan Formasi Yakin. Persentase volume clay dan ketebalan juga mempengaruhi, dominasi mineral illite pada shale dan ketebalan kurang dari 5ft akan mempengaruhi penurunan nilai resistivity sebesar 10% dibandingkan high resistivity pay zone pada formasi Deltaic dan formasi Yakin. Dari analisa laboratorium pada air formasi menunjukkan bahwa pada zona low resistivity mempunyai nilai salinitas lebih tinggi 2000ppm diandingkan formasi Deltaic dan Formasi Yakin.

---

Sepinggan Field in Lower Kutai Basin which is in Mahakam Block and operated by Chevron Pacific Indonesia has been produced since 1975. Hydrocarbon pay zone generally has high resistivity. Nevertheless, Sepinggan Field production is primarily from low resistivity zone which is the most contributors even for its peak production at 31 MBO in 1991. Analysis result shows that the low resistivity value of the zone is influenced by some factors. These factors are pyrite content (FeS2), clay volume percentage domination and pay zone thickness, and more saline than high resistivity pay zone salinity. Pyrite volume percentage in this low resistivity zone ranges from 1.2 to 3 %.

This value can reduce 65 % from the normal resistivity value of hydrocarbon zones from Deltaic and Yakin Formation in this field. Illite domination in clay mineral content and less than 5 ft thickness also can reduce 10 % from the normal resistivity value of Deltaic and Yakin. Formation pay zones Laboratory analysis of formation water shows that salinity of low resistivity zone has 2000 ppm higher than Deltaic and Yakin water formation salinities."

"Skripsi ini membahas tentang metode vertical seismic profiling (VSP) dan aplikasinya dalam karakterisasi reservoar. VSP merupakan pengukuran seismik yang dilakukan dengan menempatkan receiver di lubang bor. Karakter reservoar yang akan diteliti yaitu batu pasir pada lapangan Sejati, yang merupakan salah satu lapangan minyak dan gas VICO Indonesia yang terletak di Cekungan Kutai, Kalimantan Timur. Data yang tersedia dalam penelitian ini yaitu data VSP (near & far offset) dan well log dari satu sumur eksplorasi. Karakterisasi reservoar berdasarkan metode inversi data VSP. Langkah-langkah pengerjaan yaitu crossplot, correlation, picking horizon, initial model, inversion analysis (QC), dan final inversion. Dari hasil inversi memperlihatkan adanya sebaran impedansi rendah pada zona target. Karena besarnya tuning thickness maka perlu dilakukan studi lebih lanjut untuk memastikan apakah impedansi rendah tersebut mengindikasikan lapisan sand atau bukan.

---

This study are about vertical seismic profiling (VSP) and it?s application for reservoir characterization. VSP is an seismic measurement which is put some receivers in borehole. The character of reservoir will be studied is sandstone in Sejati field, which is one of VICO?s oil and gas fields at Kutai Basin, East Kalimantan. The data avalaible of this study are VSP (near & far offset) and well log from one exploration well. Reservoir characterization based on VSP inversion method. The sequence step of this study are crossplot, correlation, picking horizon, initial model, inversion analysis (QC), and final inversion. The inversion result show low impedance at target zone. Because tuning thickness is very high, so it is needed detailed study for identifying sand distribution at target zone."

"Melalui metode inversi seismik yang digabungkan dengan simulasi geostatistik diperoleh suatu gambaran yang lebih rinci mengenai karakter reservoar pada lapangan "X", Cekungan Kutai dibandingkan dengan metode inversi seismik secara deterministik baik secara lataeral maupun vertikal. Proses inversi terlebih dahulu dilakukan kemudian dilanjutkan proses simulasi geostatistik untuk menghasilkan kemungkinan-kemungkinan terbaik model sebaran properti lapisan zona target disesuaikan dengan kondisi geologi lapangan dan mendekati batasanbatasan data yang dimiliki. Analisa variogram terhadap sebaran data lateral maupun horizontal memerlukan pengerjaan khusus terkait isotropik dan anisotropik. Untuk pendekatan geostatistik inversi pada lapangan "X" Cekungan Kutai diperoleh sebaran data impedansi akustik dengan resolusi vertikal yang lebih baik dibandingkan hasil dari inversi biasa, walaupun secara statistik tidak nampak perbedaan. Simulasi probabilitas sebaran batu pasir terhadap hasil geostatistik inversi diperoleh sebagai hasil terbaik dari beberapa kemungkinankemungkinan yang ada.

---

Seismic inversion methods was combined with geostatistical simulation to obtain a more detailed picture of the characteristic of the reservoir on the field "X", Kutai Basin compared with the seismic inversion methods deterministically both lateral and vertically. Inversion process first made and then continued with geostatistical simulation process to produce the best possibilities layer property distribution models tailored to the target zone of the geological conditions of the field and approached the limits of data held.

Variogram analysis of the lateral and horizontal distribution of the data requires special processing adjustment associated to isotropic and anisotropic. For geostatistical inversion approach on the field "X" Kutai Basin acoustic impedance data obtained distribution with better vertical resolution than the result of the usual inversion, although the difference was not statistically visible. Simulating the probability distribution of sandstone on the results of geostatistical inversion was obtained as the best result of several possibilities exist."